| Titre : |
Pratique de la data science avec R : Arranger, visualiser, analyser et présenter des données |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Christian Paroissin (1976-....), Auteur |
| Editeur : |
Paris : Ellipses |
| Année de publication : |
2021 |
| Autre Editeur : |
37-Monts : Impr. Présence graphique |
| Collection : |
Références sciences, ISSN 2260-8044 |
| Importance : |
275 p. |
| Présentation : |
ill., couv. ill. en coul. |
| Format : |
24 cm. |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-340-04758-7 |
| Note générale : |
Index. |
| Langues : |
Français (fre) |
| Index. décimale : |
08-02 Logiciels et programmation |
| Résumé : |
Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en 'uvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l'analyse statistique de données, à côté d'autres langages de programmation ou d'autres logiciels.
Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en 'œuvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse. |
Pratique de la data science avec R : Arranger, visualiser, analyser et présenter des données [texte imprimé] / Christian Paroissin (1976-....), Auteur . - Paris : Ellipses : 37-Monts : Impr. Présence graphique, 2021 . - 275 p. : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm.. - ( Références sciences, ISSN 2260-8044) . ISBN : 978-2-340-04758-7 Index. Langues : Français ( fre)
| Index. décimale : |
08-02 Logiciels et programmation |
| Résumé : |
Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en 'uvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l'analyse statistique de données, à côté d'autres langages de programmation ou d'autres logiciels.
Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en 'œuvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse. |
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